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    发布日期: 2021-05-23
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  • 标签: rbf网络  

资源简介

遗传算法对径向基神将网络进行的改进,带有数据可以仿真。

资源截图

代码片段和文件信息

%计算个体误差和函数
function [pBsJ] = fitness(pBsJ)
ts = 0.001;

alfa = 0.05;
xite = 0.85;
x = [00]‘;
b = [p(1);p(2);p(3)];
c = [p(4) p(5) p(6);
     p(7) p(8) p(9)];
w = [p(10);p(11);p(12)];

w_1 = w;w_2 = w_1;
c_1 = c;c_2 = c_1;
b_1 = b;b_2 = b_1;
y_1 = 0;

for k = 1:1:400
    timef(k) = k*ts;
       
    u(k) = sin(5*2*pi*k*ts);
    
    y(k) = u(k)^3 + y_1/(1 + y_1^2);
    
    x(1) = u(k);
    x(2) = y(k);
    for j = 1:1:3
        h(j) = exp(-norm(x - c(:j))^2/(2*b(j)*b(j)));
    end
    ym(k) = w_1‘*h‘;
    
    e(k) = y(k) - ym(k);
    
    d_w = 0*w;d_b = 0*b;d_c = 0*c;
    for j = 1:1:3
        d_w(j) = xite*e(k)*h(j);
        d_b(j) = xite*e(k)*w(j)*h(j)*(b(j)^-3)*norm(x-c(:j))^2;
        for i = 1:1:2
            d_c(ij) = xite*e(k)*w(j)*h(j)*(x(i) - c(ij))*(b(j)^-2);
        end
    end
    
    w = w_1 + d_w + alfa*(w_1 - w_2);
    b = b_1 + d_b + alfa*(b_1 - b_2);
    c = c_1 + d_c + alfa*(c_1 - c_2);
    
    y_1 = y(k);
    w_2 = w_1;
    w_1 = w;
    
    c_2 = c_1;
    c_1 = c;
    
    b_2 = b_1;
    b_1 = b;
end

B = 0;
for i = 1:1:400
    Ji(i) = abs(e(i));
    B = B + 100*Ji(i);
end
BsJ = B;
    
    

 属性            大小     日期    时间   名称
----------- ---------  ---------- -----  ----

     文件       2687  2012-02-15 18:56  遗传算法优化RBF\GA.m

     文件        276  2012-02-15 18:58  遗传算法优化RBF\pfile.mat

     文件        288  2009-05-01 09:43  遗传算法优化RBF\pfile1.mat

     文件       1212  2009-05-01 09:26  遗传算法优化RBF\fitness.m

     文件       2010  2009-05-01 09:49  遗传算法优化RBF\forecast.asv

     文件       1847  2012-02-15 14:10  遗传算法优化RBF\forecast.m

     文件       2687  2012-02-15 18:55  遗传算法优化RBF\GA.asv

     目录          0  2009-09-18 11:00  遗传算法优化RBF

     文件      20480  2012-02-15 21:33  数据.doc

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